全球首款配備 HDMI 2.1 的 32 吋 4K 144Hz 電競螢幕 ROG Swift PG32UQ 發表_網頁設計公司

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對遊戲玩家來說,除了系統、主機之外,螢幕也是重中之重,除了觀乎視覺享受,更能左右你的遊戲成績。ROG 今日(1/13)發表了首款支援 HDMI 2.1 的 32 吋 4K 144Hz 電競螢幕 ROG Swift PG32UQ ,擁有足夠的頻寬,無論與電腦或家用主機連皆使用,都能擁有比其他電競螢幕更好的視覺體驗。

全球首款配備 HDMI 2.1 的 32 吋 4K 144Hz 電競螢幕 ROG Swift PG32UQ 發表

ROG Swift PG32UQ 配備 4K 144Hz 4K IPS 面板,反應時間僅有 1ms;支援 HDR 600,亮度峰值可達到 600cd/m2,色彩方面經過原廠調校,可呈現 100% sRGB 與 98% DCI-P3 色域範圍,另外支援 NVIDIA G-Sync、Overdrive 與 ELMB Sync。

在螢幕後方提供了 DisplayPort 1.4 與 2 個 HDMI 2.1 訊號輸入連接埠。只要你的訊號輸入設備能夠支援,透過 DisplayPort 1.4 連接可以使該螢幕在 PC 上以 144Hz 更新率顯示 4K 影像,Asus 說明,該功能主要運用一種稱為 DSC 的訊號壓縮技術,可對 UHD 的訊號進行壓縮並且不會降低影像品質。 HDMI 2.1 部分則提供了 VRR 更新率同步、自動低延遲模式與 4K@120Hz 等,因為頻寬夠大,可以與 PC、Xbox Series X 和 PS5 相容,並且能夠確實以 120fps 的速度來呈現 4K 高解析度。

雖然上市日期與售價不明,但以已經上市的 Acer Nitro XV28 這款擁有 4K 144Hz IPS 顯示器的價格來評估,售價不太可能會低於 899 美元,如果想要入手,還要多存點錢。不過在會中也提到接著正在規劃 ROG STRIX XG43UQ 與 TUF GAMING VG28UQ 兩款不同尺寸的 4K 電競螢幕,預期應該都會支援 HDMI 2.1,倒是可以期待一下。

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圖片/消息來源:小米商城(中國)

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[源碼解析]為什麼mapPartition比map更高效

目錄

  • [源碼解析]為什麼mapPartition比map更高效
    • 0x00 摘要
    • 0x01 map vs mapPartition
      • 1.1 map
      • 1.2 mapPartition
      • 1.3 異同
    • 0x02 代碼
    • 0x03 Flink的傳輸機制
      • 3.1 傳輸機制概述
      • 3.2 遠程通信
      • 3.3 TaskManager進程內傳輸
      • 3.4 源碼分析
    • 0x04 runtime
      • 4.1 Driver
      • 4.2 MapDriver
      • 4.3 MapPartitionDriver
      • 4.4 效率區別
    • 0x05 優化和ChainedMapDriver
    • 0x06 總結
    • 0x07 參考

0x00 摘要

自從函數式編程和響應式編程逐漸進入到程序員的生活之後,map函數作為其中一個重要算子也為大家所熟知,無論是前端web開發,手機開發還是後端服務器開發,都很難逃過它的手心。而在大數據領域中又往往可以見到另外一個算子mapPartition的身影。在性能調優中,經常會被建議盡量用 mappartition 操作去替代 map 操作。本文將從Flink源碼和示例入手,為大家解析為什麼mapPartition比map更高效。

0x01 map vs mapPartition

1.1 map

Map的作用是將數據流上每個元素轉換為另外的元素,比如data.map { x => x.toInt }。它把數組流中的每一個值,使用所提供的函數執行一遍,一一對應。得到與元素個數相同的數組流。然後返回這個新數據流。

1.2 mapPartition

MapPartition的作用是單個函數調用并行分區,比如data.mapPartition { in => in map { (_, 1) } }。該函數將分區作為“迭代器”,可以產生任意數量的結果。每個分區中的元素數量取決於并行度和以前的operations。

1.3 異同

其實,兩者完成的業務操作是一樣的,本質上都是將數據流上每個元素轉換為另外的元素。

區別主要在兩點。

從邏輯實現來講

  • map邏輯實現簡單,就是在函數中簡單一一轉換,map函數的輸入和輸入都是單個元素。
  • mapPartition相對複雜,函數的輸入有兩個,一般格式為 void mapPartition(Iterable<T> values, Collector<O> out) 。其中values是需要映射轉換的所有記錄,out是用來發送結果的collector。具體返回什麼,如何操作out來返回結果,則完全依賴於業務邏輯。

從調用次數來說

  • 數據有多少個元素,map就會被調用多少次。
  • 數據有多少分區,mapPartition就會被調用多少次。

為什麼MapPartition有這麼高效呢,下面我們將具體論證。

0x02 代碼

首先我們給出示例代碼,從下文中我們可以看出,map就是簡單的轉換,而mapPartition則不但要做轉換,程序員還需要手動操作如何返回結果:

public class IteratePi {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final ExecutionEnvironment env=ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //迭代次數
        int iterativeNum=10;
        DataSet<Integer> wordList = env.fromElements(1, 2, 3);
      
        IterativeDataSet<Integer> iterativeDataSet=wordList.iterate(iterativeNum);
        DataSet<Integer> mapResult=iterativeDataSet
          			.map(new MapFunction<Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer map(Integer value) throws Exception {
                value += 1;
                return value;
            }
        });
        //迭代結束的條件
        DataSet<Integer> result=iterativeDataSet.closeWith(mapResult);
        result.print();

        MapPartitionOperator<Integer, Integer> mapPartitionResult = iterativeDataSet
                .mapPartition(new MapPartitionFunction<Integer, Integer>() {
            @Override
            public void mapPartition(Iterable<Integer> values, Collector<Integer> out) {
                for (Integer value : values) {
                    // 這裏需要程序員自行決定如何返回,即調用collect操作。
                    out.collect(value + 2);
                }
            }                                                                                                                           					}
        );
        //迭代結束的條件
        DataSet<Integer> partitionResult=iterativeDataSet.closeWith(mapPartitionResult);
        partitionResult.print();
    }
}

0x03 Flink的傳輸機制

世界上很少有沒有來由的愛,也少見免費的午餐。mapPartition之所以高效,其所依賴的基礎就是Flink的傳輸機制。所以我們下面就講解下為什麼。

大家都知道,Spark是用微批處理來模擬流處理,就是說,spark還是一批一批的傳輸和處理數據,所以我們就能理解mapPartition的機制就是基於這一批數據做統一處理。這樣確實可以高效。

但是Flink號稱是純流,即Flink是每來一個輸入record,就進行一次業務處理,然後返回給下游算子。

有的兄弟就會產生疑問:每次都只是處理單個記錄,怎麼能夠讓mapPartition做到批次處理呢。其實這就是Flink的微妙之處:即Flink確實是每次都處理一個輸入record,但是在上下游傳輸時候,Flink還是把records累積起來做批量傳輸的。也可以這麼理解:從傳輸的角度講,Flink是微批處理的

3.1 傳輸機制概述

Flink 的網絡棧是組成 flink-runtime 模塊的核心組件之一,也是 Flink 作業的核心部分。所有來自 TaskManager 的工作單元(子任務)都通過它來互相連接。流式傳輸數據流都要經過網絡棧,所以它對 Flink 作業的性能表現(包括吞吐量和延遲指標)至關重要。與通過 Akka 使用 RPC 的 TaskManager 和 JobManager 之間的協調通道相比,TaskManager 之間的網絡棧依賴的是更底層的,基於 Netty 的 API。

3.2 遠程通信

一個運行的application的tasks在持續交換數據。TaskManager負責做數據傳輸。不同任務之間的每個(遠程)網絡連接將在 Flink 的網絡棧中獲得自己的 TCP 通道。但是如果同一任務的不同子任務被安排到了同一個 TaskManager,則它們與同一個 TaskManager 的網絡連接將被多路復用,並共享一個 TCP 信道以減少資源佔用。

每個TaskManager有一組網絡緩衝池(默認每個buffer是32KB),用於發送與接受數據。如發送端和接收端位於不同的TaskManager進程中,則它們需要通過操作系統的網絡棧進行交流。流應用需要以管道的模式進行數據交換,也就是說,每對TaskManager會維持一個永久的TCP連接用於做數據交換。在shuffle連接模式下(多個sender與多個receiver),每個sender task需要向每個receiver task發送數據,此時TaskManager需要為每個receiver task都分配一個緩衝區。

一個記錄被創建並傳遞之後(例如通過 Collector.collect()),它會被遞交到RecordWriter,其將來自 Java 對象的記錄序列化為一個字節序列,後者最終成為網絡緩存。RecordWriter 首先使用SpanningRecordSerializer將記錄序列化為一個靈活的堆上字節數組。然後它嘗試將這些字節寫入目標網絡通道的關聯網絡緩存。

因為如果逐個發送會降低每個記錄的開銷並帶來更高的吞吐量,所以為了取得高吞吐量,TaskManager的網絡組件首先從緩衝buffer中收集records,然後再發送。也就是說,records並不是一個接一個的發送,而是先放入緩衝,然後再以batch的形式發送。這個技術可以高效使用網絡資源,並達到高吞吐。類似於網絡或磁盤 I/O 協議中使用的緩衝技術。

接收方網絡棧(netty)將接收到的緩存寫入適當的輸入通道。最後(流式)任務的線程從這些隊列中讀取並嘗試在RecordReader的幫助下,通過Deserializer將積累的數據反序列化為 Java 對象。

3.3 TaskManager進程內傳輸

若sender與receiver任務都運行在同一個TaskManager進程,則sender任務會將發送的條目做序列化,並存入一個字節緩衝。然後將緩衝放入一個隊列,直到隊列被填滿。

Receiver任務從隊列中獲取緩衝,並反序列化輸入的條目。所以,在同一個TaskManager內,任務之間的數據傳輸並不經過網絡交互。

在同一個TaskManager進程內,也是批量傳輸

3.4 源碼分析

我們基於Flink優化的結果進行分析驗證,看看Flink是不是把記錄寫入到buffer中,這種情況下運行的是CountingCollector和ChainedMapDriver。

copyFromSerializerToTargetChannel:153, RecordWriter (org.apache.flink.runtime.io.network.api.writer)
emit:116, RecordWriter (org.apache.flink.runtime.io.network.api.writer)
emit:60, ChannelSelectorRecordWriter (org.apache.flink.runtime.io.network.api.writer)
collect:65, OutputCollector (org.apache.flink.runtime.operators.shipping)
collect:35, CountingCollector (org.apache.flink.runtime.operators.util.metrics)
collect:79, ChainedMapDriver (org.apache.flink.runtime.operators.chaining)
collect:35, CountingCollector (org.apache.flink.runtime.operators.util.metrics)
invoke:196, DataSourceTask (org.apache.flink.runtime.operators)
doRun:707, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
run:532, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
run:748, Thread (java.lang)

當執行完用戶定義的map函數之後,系統運行在 ChainedMapDriver.collect 函數。

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public void collect(IT record) {
    this.outputCollector.collect(this.mapper.map(record));// mapper就是用戶代碼
}

然後調用到了CountingCollector.collect

public void collect(OUT record) {
		this.collector.collect(record);// record就是用戶轉換后的記錄
}

OutputCollector.collect函數會把記錄發送給所有的writers。

this.delegate.setInstance(record);// 先把record設置到SerializationDelegate中
for (RecordWriter<SerializationDelegate<T>> writer : writers) {  // 所有的writer
   writer.emit(this.delegate); // 發送record
}

RecordWriter負責把數據序列化,然後寫入到緩存中。它有兩個實現類:

  • BroadcastRecordWriter: 維護了多個下游channel,發送數據到下游所有的channel中。
  • ChannelSelectorRecordWriter: 通過channelSelector對象判斷數據需要發往下游的哪個channel。我們用的正是這個RecordWriter

這裏我們分析下ChannelSelectorRecordWriteremit方法:

public void emit(T record) throws IOException, InterruptedException {
   emit(record, channelSelector.selectChannel(record));
}

這裏使用了channelSelector.selectChannel方法。該方法為record尋找到對應下游channel id。

public class OutputEmitter<T> implements ChannelSelector<SerializationDelegate<T>> {
	public final int selectChannel(SerializationDelegate<T> record) {
		switch (strategy) {
		case FORWARD:
			return forward(); // 我們代碼用到了這種情況。這裏 return 0;
    ......
		}
	}
}

接下來我們又回到了父類RecordWriter.emit

protected void emit(T record, int targetChannel) throws IOException, InterruptedException {
   serializer.serializeRecord(record);
   // Make sure we don't hold onto the large intermediate serialization buffer for too long
   if (copyFromSerializerToTargetChannel(targetChannel)) {
      serializer.prune();
   }
}

關鍵的邏輯在於copyFromSerializerToTargetChannel此方法從序列化器中複製數據到目標channel,我們可以看出來,每條記錄都是寫入到buffer中

protected boolean copyFromSerializerToTargetChannel(int targetChannel) throws IOException, InterruptedException {
   // We should reset the initial position of the intermediate serialization buffer before
   // copying, so the serialization results can be copied to multiple target buffers.
   // 此處Serializer為SpanningRecordSerializer
   // reset方法將serializer內部的databuffer position重置為0
   serializer.reset();

   boolean pruneTriggered = false;
    // 獲取目標channel的bufferBuilder
    // bufferBuilder內維護了MemorySegment,即內存片段
    // Flink的內存管理依賴MemorySegment,可實現堆內堆外內存的管理
    // RecordWriter內有一個bufferBuilder數組,長度和下游channel數目相同
    // 該數組以channel ID為下標,存儲和channel對應的bufferBuilder
    // 如果對應channel的bufferBuilder尚未創建,調用requestNewBufferBuilder申請一個新的bufferBuilder  
   BufferBuilder bufferBuilder = getBufferBuilder(targetChannel);
    // 複製serializer的數據到bufferBuilder中
   SerializationResult result = serializer.copyToBufferBuilder(bufferBuilder);
    // 循環直到result完全被寫入到buffer
    // 一條數據可能會被寫入到多個緩存中
    // 如果緩存不夠用,會申請新的緩存
    // 數據完全寫入完畢之時,當前正在操作的緩存是沒有寫滿的
    // 因此返回true,表明需要壓縮該buffer的空間  
   while (result.isFullBuffer()) {
      finishBufferBuilder(bufferBuilder);

      // If this was a full record, we are done. Not breaking out of the loop at this point
      // will lead to another buffer request before breaking out (that would not be a
      // problem per se, but it can lead to stalls in the pipeline).
      if (result.isFullRecord()) {
         pruneTriggered = true;
         emptyCurrentBufferBuilder(targetChannel);
         break;
      }

      bufferBuilder = requestNewBufferBuilder(targetChannel);
      result = serializer.copyToBufferBuilder(bufferBuilder);
   }
   checkState(!serializer.hasSerializedData(), "All data should be written at once");

   // 如果buffer超時時間為0,需要flush目標channel的數據
   if (flushAlways) {
      flushTargetPartition(targetChannel);
   }
   return pruneTriggered;
}

0x04 runtime

4.1 Driver

Driver是Flink runtime的一個重要概念,是在一個task中運行的用戶業務邏輯組件,具體實現了批量操作代碼。其內部API包括初始化,清除,運行,取消等邏輯。

public interface Driver<S extends Function, OT> {
   ......
   void setup(TaskContext<S, OT> context);
   void run() throws Exception;
   void cleanup() throws Exception;
   void cancel() throws Exception;
}

具體在 org.apache.flink.runtime.operators 目錄下,我們能夠看到各種Driver的實現,基本的算子都有自己的Driver。

......
CoGroupDriver.java
FlatMapDriver.java
FullOuterJoinDriver.java
GroupReduceCombineDriver.java
GroupReduceDriver.java
JoinDriver.java
LeftOuterJoinDriver.java
MapDriver.java
MapPartitionDriver.java
......

4.2 MapDriver

map算子對應的就是MapDriver。

結合上節我們知道,上游數據是通過batch方式批量傳入的。所以,在run函數會遍歷輸入,每次取出一個record,然後調用用戶自定義函數function.map對這個record做map操作。

public class MapDriver<IT, OT> implements Driver<MapFunction<IT, OT>, OT> {

   @Override
   public void run() throws Exception {
      final MutableObjectIterator<IT> input = this.taskContext.getInput(0);
      .....
      else {
         IT record = null;
        
         // runtime主動進行循環,這樣導致大量函數調用
         while (this.running && ((record = input.next()) != null)) {
            numRecordsIn.inc();
            output.collect(function.map(record)); // function是用戶函數
         }
      }
   }
}

4.3 MapPartitionDriver

MapPartitionDriver是mapPartition的具體組件。系統會把得到的批量數據inIter一次性的都傳給用戶自定義函數,由用戶代碼來進行遍歷操作

public class MapPartitionDriver<IT, OT> implements Driver<MapPartitionFunction<IT, OT>, OT> {
   @Override
   public void run() throws Exception {
     
		final MutableObjectIterator<IT> input = new CountingMutableObjectIterator<>(this.taskContext.<IT>getInput(0), numRecordsIn);     
      ......
      } else {
         final NonReusingMutableToRegularIteratorWrapper<IT> inIter = new NonReusingMutableToRegularIteratorWrapper<IT>(input, this.taskContext.<IT>getInputSerializer(0).getSerializer());

         // runtime不參与循環,這樣可以減少函數調用
         function.mapPartition(inIter, output);
      }
   }
}

4.4 效率區別

我們能夠看到map和mapPartition的input都是MutableObjectIterator input類型, 說明兩者的輸入一致。只不過map是在Driver代碼中進行循環,mapPartition在用戶代碼中進行循環。具體mapPartition的 效率提高體現在如下方面 :

  1. 假設一共有60個數據需要轉換,map會在runtime中調用用戶函數60次。
  2. runtime把數據分成6個partition操作,則mapPartition在runtime中會調用用戶函數6次,在每個用戶函數中分別循環10次。對於runtime來說,map操作會多出54次用戶函數調用。
  3. 如果用戶業務中需要頻繁創建額外的對象或者外部資源操作,mapPartition的優勢更可以體現。 例如將數據寫入Mysql, 那麼map需要為每個元素創建一個數據庫連接,而mapPartition為每個partition創建一個鏈接。

假設有上億個數據需要map,這資源佔用和運行速度效率差別會相當大。

0x05 優化和ChainedMapDriver

之前提到了優化,這裏我們再詳細深入下如何優化map算子。

Flink有一個關鍵的優化技術稱為任務鏈,用於(在某些情況下)減少本地通信的過載。為了滿足任務鏈的條件,至少兩個以上的operator必須配置為同一併行度,並且使用本地向前的(local forwad)方式連接。任務鏈可以被認為是一種管道。

當管道以任務鏈的方式執行時候,Operators的函數被融合成單個任務,並由一個單獨的線程執行。一個function產生的records,通過使用一個簡單的方法調用,被遞交給下一個function。所以這裡在方法之間的records傳遞中,基本沒有序列化以及通信消耗

針對優化后的Operator Chain,runtime對應的Driver則是ChainedMapDriver。這是通過 MAP(MapDriver.class, ChainedMapDriver.class, PIPELINED, 0), 映射得到的。

我們可以看到,因為是任務鏈,所以每個record是直接在管道中流淌 ,ChainedMapDriver連循環都省略了,直接map轉換后丟給下游去也

public class ChainedMapDriver<IT, OT> extends ChainedDriver<IT, OT> {

   private MapFunction<IT, OT> mapper; // 用戶函數

   @Override
   public void collect(IT record) {
      try {
         this.numRecordsIn.inc();
         this.outputCollector.collect(this.mapper.map(record));
      } catch (Exception ex) {
         throw new ExceptionInChainedStubException(this.taskName, ex);
      }
   }
}

// 這時的調用棧如下
map:23, UserFunc$1 (com.alibaba.alink)
collect:79, ChainedMapDriver (org.apache.flink.runtime.operators.chaining)
collect:35, CountingCollector (org.apache.flink.runtime.operators.util.metrics)
invoke:196, DataSourceTask (org.apache.flink.runtime.operators)
doRun:707, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
run:532, Task (org.apache.flink.runtime.taskmanager)
run:748, Thread (java.lang)

0x06 總結

map和mapPartition實現的基礎是Flink的數據傳輸機制 :Flink確實是每次都處理一個輸入record,但是在上下游之間傳輸時候,Flink還是把records累積起來做批量傳輸。即可以認為從數據傳輸模型角度講,Flink是微批次的。

對於數據流轉換,因為是批量傳輸,所以對於積累的records,map是在runtime Driver代碼中進行循環,mapPartition在用戶代碼中進行循環。

map的函數調用次數要遠高於mapPartition。如果在用戶函數中涉及到頻繁創建額外的對象或者外部資源操作,則mapPartition性能遠遠高出。

如果沒有connection之類的操作,則通常性能差別並不大,通常不會成為瓶頸,也沒有想象的那麼嚴重。

0x07 參考

深入了解 Flink 網絡棧 ——A Deep-Dive into Flink’s Network Stack

Flink架構(二)- Flink中的數據傳輸

Flink 源碼之節點間通信

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目錄

  • 序言
  • var 與 let 的區別
    • 作用域
    • 重複聲明
    • 綁定全局對象
    • 變量提升與暫存死區
  • let 與 const 異同
  • 參考

1.序言

var、let 和 const 都是 JavaScript 中用來聲明變量的關鍵字,並且 let 和 const 關鍵字是在 ES6 中才新增的。既然都是用來聲明變量的,那它們之間有什麼區別呢?讓我們來一探究竟。

2.var 與 let 的區別

(1)作用域

用 var 聲明的變量的作用域是它當前的執行上下文,即如果是在任何函數外面,則是全局執行上下文,如果在函數裏面,則是當前函數執行上下文。換句話說,var 聲明的變量的作用域只能是全局或者整個函數塊的。

而 let 聲明的變量的作用域則是它當前所處代碼塊,即它的作用域既可以是全局或者整個函數塊,也可以是 if、while、switch等用{}限定的代碼塊。

另外,var 和 let 的作用域規則都是一樣的,其聲明的變量只在其聲明的塊或子塊中可用。

示例代碼:

function varTest() {
  var a = 1;

  {
    var a = 2; // 函數塊中,同一個變量
    console.log(a); // 2
  }

  console.log(a); // 2
}

function letTest() {
  let a = 1;

  {
    let a = 2; // 代碼塊中,新的變量
    console.log(a); // 2
  }

  console.log(a); // 1
}

varTest();
letTest();

從上述示例中可以看出,let 聲明的變量的作用域可以比 var 聲明的變量的作用域有更小的限定範圍,更具靈活。

(2)重複聲明

var 允許在同一作用域中重複聲明,而 let 不允許在同一作用域中重複聲明,否則將拋出異常。

var 相關示例代碼:

var a = 1;
var a = 2;

console.log(a) // 2

function test() {
  var a = 3;
  var a = 4;
  console.log(a) // 4
}

test()

let 相關示例代碼:

if(false) {
  let a = 1;
  let a = 2; // SyntaxError: Identifier 'a' has already been declared
}
switch(index) {
  case 0:
    let a = 1;
  break;

  default:
    let a = 2; // SyntaxError: Identifier 'a' has already been declared
    break;
}

從上述示例中可以看出,let 聲明的重複性檢查是發生在詞法分析階段,也就是在代碼正式開始執行之前就會進行檢查。

(3)綁定全局對象

var 在全局環境聲明變量,會在全局對象里新建一個屬性,而 let 在全局環境聲明變量,則不會在全局對象里新建一個屬性。

示例代碼:

var foo = 'global'
let bar = 'global'

console.log(this.foo) // global
console.log(this.bar) // undefined

那這裏就一個疑問, let 在全局環境聲明變量不在全局對象的屬性中,那它是保存在哪的呢?

var foo = 'global'
let bar = 'global'

function test() {}

console.dir(test)

在Chrome瀏覽器的控制台中,通過執行上述代碼,查看 test 函數的作用域鏈,其結果如圖:

由上圖可知,let 在全局環境聲明變量 bar 保存在[[Scopes]][0]: Script這個變量對象的屬性中,而[[Scopes]][1]: Global就是我們常說的全局對象。

(4)變量提升與暫存死區

var 聲明變量存在變量提升,如何理解變量提升呢?

要解釋清楚這個,就要涉及到執行上下文和變量對象。

在 JavaScript 代碼運行時,解釋執行全局代碼、調用函數或使用 eval 函數執行一個字符串表達式都會創建並進入一個新的執行環境,而這個執行環境被稱之為執行上下文。因此執行上下文有三類:全局執行上下文、函數執行上下文、eval 函數執行上下文。

執行上下文可以理解為一個抽象的對象,如下圖:

Variable object:變量對象,用於存儲被定義在執行上下文中的變量 (variables) 和函數聲明 (function declarations) 。

Scope chain:作用域鏈,是一個對象列表 (list of objects) ,用以檢索上下文代碼中出現的標識符 (identifiers) 。

thisValue:this 指針,是一個與執行上下文相關的特殊對象,也被稱之為上下文對象。

一個執行上下文的生命周期可以分為三個階段:創建、執行、釋放。如下圖:

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而所有使用 var 聲明的變量都會在執行上下文的創建階段時作為變量對象的屬性被創建並初始化,這樣才能保證在執行階段能通過標識符在變量對象里找到對應變量進行賦值操作等。

而用 var 聲明的變量構建變量對象時進行的操作如下:

  • 由名稱和對應值(undefined)組成一個變量對象的屬性被創建(創建並初始化)
  • 如果變量名稱跟已經聲明的形式參數或函數相同,則變量聲明不會幹擾已經存在的這類屬性。

上述過程就是我們所謂的“變量提升”,這也就能解釋為什麼變量可以在聲明之前使用,因為使用是在執行階段,而在此之前的創建階段就已經將聲明的變量添加到了變量對象中,所以執行階段通過標識符可以在變量對象中查找到,也就不會報錯。

示例代碼:

console.log(a) // undefined

var a = 1;

console.log(a) // 1

let 聲明變量存在暫存死區,如何理解暫存死區呢?

其實 let 也存在與 var 類似的“變量提升”過程,但與 var 不同的是其在執行上下文的創建階段,只會創建變量而不會被初始化(undefined),並且 ES6 規定了其初始化過程是在執行上下文的執行階段(即直到它們的定義被執行時才初始化),使用未被初始化的變量將會報錯。

let and const declarations define variables that are scoped to the running execution context’s LexicalEnvironment. The variables are created when their containing Lexical Environment is instantiated but may not be accessed in any way until the variable’s LexicalBinding is evaluated. A variable defined by a LexicalBinding with an Initializer is assigned the value of its Initializer’s AssignmentExpression when the LexicalBinding is evaluated, not when the variable is created. If a LexicalBinding in a let declaration does not have an Initializer the variable is assigned the value undefined when the LexicalBinding is evaluated.

在變量初始化前訪問該變量會導致 ReferenceError,因此從進入作用域創建變量,到變量開始可被訪問的一段時間(過程),就稱為暫存死區(Temporal Dead Zone)。

示例代碼 1:

console.log(bar); // undefined
console.log(foo); // ReferenceError: foo is not defined

var bar = 1;
let foo = 2;

示例代碼 2:

var foo = 33;
{
  let foo = (foo + 55); // ReferenceError: foo is not defined
}

注:首先,需要分清變量的創建、初始化、賦值是三個不同的過程。另外,從 ES5 開始用詞法環境(Lexical Environment)替代了 ES3 中的變量對象(Variable object)來管理靜態作用域,但作用是相同的。為了方便理解,上述講解中仍保留使用變量對象來進行描述。

小結

  1. var 聲明的變量在執行上下文創建階段就會被「創建」和「初始化」,因此對於執行階段來說,可以在聲明之前使用。

  2. let 聲明的變量在執行上下文創建階段只會被「創建」而不會被「初始化」,因此對於執行階段來說,如果在其定義執行前使用,相當於使用了未被初始化的變量,會報錯。

3.let 與 const 異同

const 與 let 很類似,都具有上面提到的 let 的特性,唯一區別就在於 const 聲明的是一個只讀變量,聲明之後不允許改變其值。因此,const 一旦聲明必須初始化,否則會報錯。

示例代碼:

let a;
const b = "constant"

a = "variable"
b = 'change' // TypeError: Assignment to constant variable

如何理解聲明之後不允許改變其值?

其實 const 其實保證的不是變量的值不變,而是保證變量指向的內存地址所保存的數據不允許改動(即棧內存在的值和地址)。

JavaScript 的數據類型分為兩類:原始值類型和對象(Object類型)。

對於原始值類型(undefined、null、true/false、number、string),值就保存在變量指向的那個內存地址(在棧中),因此 const 聲明的原始值類型變量等同於常量。

對於對象類型(object,array,function等),變量指向的內存地址其實是保存了一個指向實際數據的指針,所以 const 只能保證指針是不可修改的,至於指針指向的數據結構是無法保證其不能被修改的(在堆中)。

示例代碼:

const obj = {
  value: 1
}

obj.value = 2

console.log(obj) // { value: 2 }

obj = {} // TypeError: Assignment to constant variable

4.參考

var – JavaScript | MDN

let – JavaScript – MDN – Mozilla

const – JavaScript – MDN – Mozilla

深入理解JavaScript系列(12):變量對象(Variable Object)

ES6 let 與 const

詳解ES6暫存死區TDZ

嗨,你知道 let 和 const 嗎?

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老孟導讀:CustomPaint可以稱之為動畫鼻祖,它可以實現任何酷炫的動畫和效果。CustomPaint本身沒有動畫屬性,僅僅是繪製屬性,一般情況下,CustomPaint會和動畫控制配合使用,達到理想的效果。

基本用法

CustomPaint的用法非常簡單,如下:

CustomPaint(
  painter: MyCustomPainter(),
)

MyCustomPainter定義如下:

class MyCustomPainter extends CustomPainter {
  @override
  void paint(Canvas canvas, Size size) {}

  @override
  bool shouldRepaint(MyCustomPainter oldDelegate) {
    return this != oldDelegate;
  }
}

上面的MyCustomPainter為了看起來清晰,什麼也沒有做,通常情況下,在paint方法內繪製自定義的效果。shouldRepaint方法通常在當前實例和舊實例屬性不一致時返回true。

paint通過canvas繪製,size為當前控件的大小,下面看看canvas的方法。

繪製點

Paint _paint = Paint()
    ..color = Colors.red
    ..strokeWidth = 3;

  @override
  void paint(Canvas canvas, Size size) {
    var points = [
      Offset(0, 0),
      Offset(size.width / 2, size.height / 2),
      Offset(size.width, size.height),
    ];
    canvas.drawPoints(PointMode.points, points, _paint);
  }

PointMode有3種模式:

  • points:點
  • lines:將2個點繪製為線段,如果點的個數為奇數,最後一個點將會被忽略
  • polygon:將整個點繪製為一條線

繪製線

canvas.drawLine(Offset(0, 0),Offset(size.width, size.height), _paint);

繪製路徑

Paint _paint = Paint()
  ..color = Colors.red
  ..style = PaintingStyle.stroke
  ..strokeWidth = 3;

@override
void paint(Canvas canvas, Size size) {
  print('size:$size');
  var _path = Path()
    ..moveTo(0, 0)
    ..lineTo(size.width, 0)
    ..lineTo(size.width, size.height)
  ..close();
  canvas.drawPath(_path, _paint);
}

這裏注意Paint.style,還可以設置為PaintingStyle.fill,效果如下:

此時Path的路徑不要在一條直線上,否則會看不到效果。

繪製各種形狀

繪製圓形

canvas.drawCircle(Offset(size.width/2, size.height/2), 20, _paint);

繪製橢圓

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canvas.drawOval(Rect.fromLTRB(0, 0, size.width, size.height/2), _paint);

如果給定的Rect為正方形,那麼橢圓將會變為圓形。

繪製弧

canvas.drawArc(
    Rect.fromLTRB(0, 0, size.width, size.height), 0, pi/2, true, _paint);

繪製圓角矩形

canvas.drawRRect(
    RRect.fromLTRBR(0, 0, size.width, size.height, Radius.circular(10)), _paint)

canvas還有很多繪製函數,比如貝塞爾曲線、三次貝塞爾曲線、畫布的反轉等操作,這裏不在一一介紹。

這些函數和Android的Canvas基本一樣,如果你有Android基礎,直接套用即可。

最後奉上一個繪製玫瑰的動畫效果:

這個效果是不是很酷炫,我們看下繪製花骨朵代碼:

///
/// 繪製花骨朵
///
_drawFlower(Canvas canvas, Size size) {
  //將花變為紅色
  if (flowerPaths.length >= RoseData.flowerPoints.length) {
    var path = Path();
    for (int i = 0; i < flowerPaths.length; i++) {
      if (i == 0) {
        path.moveTo(flowerPaths[i].dx, flowerPaths[i].dy);
      } else {
        path.lineTo(flowerPaths[i].dx, flowerPaths[i].dy);
      }
    }
    _paint.style = PaintingStyle.fill;
    _paint.color = _flowerColor;
    canvas.drawPath(path, _paint);
  }
  //繪製線
  _paint.style = PaintingStyle.stroke;
  _paint.color = _strokeColor;
  //去掉最後2個點,最後2個點為了繪製紅色
  var points = flowerPaths.sublist(0, max(0, flowerPaths.length - 2));
  canvas.drawPoints(PointMode.polygon, points, _paint);
}

花骨朵的繪製只通過canvas.drawPath就實現了,其實整個玫瑰花的繪製都是通過canvas.drawPath加上動畫控制實現的。

CustomPaint可以實現任何你想要的動畫的效果,比如繪畫版就可以通過此控件實現。

獲取完整代碼方式掃碼下方二維碼回復:rose

交流

老孟Flutter博客地址(近200個控件用法):http://laomengit.com

歡迎加入Flutter交流群(微信:laomengit)、關注公眾號【老孟Flutter】:

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少點代碼,多點頭髮

本文已經收錄至我的GitHub,歡迎大家踴躍star 和 issues。

https://github.com/midou-tech/articles

從今天開始準備給大家帶來全新的一系列文章,Elasticsearch系列

新系列肯定會有很多疑惑,先為大家答疑解惑,下面是今天要講的問題

為什麼寫Elasticsearch系列文章?

之前在文章中也陸陸續續的提到過,龍叔是做搜索引擎的。搜索引擎技術屬於商業技術,大家耳熟能詳的百度搜索,Google搜索,這可都是因為把握核心搜索技術,從而誕生了商業帝國。

每個互聯網大廠都想去分一杯搜索的羹,360搜索、神馬、頭條、搜狗搜索等等,由此可見搜索技術的商業作用和機密性了。

搜索把握用戶的入口

蘑菇街的搜索引擎是一款使用C++開發、完全自研、沒有開源的搜索引擎,沒有開源就是不能隨便寫出來的。

但是現在不一樣了

第一、我離職了,離開了意味着不在持有那些商業機密了,就算不講出來我也沒啥心理負擔(但還是不能講的,離職協議寫的很清楚,不能泄露公司商業機密)。

第二、去新的公司還是在搜索領域,他們用Es Elasticsearch是一個開源搜索,開源的東西可以隨便說,但還是不能說公司的商業數據

自己一直在搜索領域做,輸出搜索相關的文章,第一個可以讓自己更好的學習和總結,第二個可以讓粉絲們了解到搜索這個神秘的技術,增加大家自身的核心競爭力。

後面會說到,Elasticsearch是搜索引擎,但不簡單隻能使用在搜索領域,他可以作用的場景非常多。

Elasticsearch是什麼?

Elasticsearch 是一個分佈式的開源搜索分析引擎,適用於所有類型的數據,包括文本、数字、地理空間、結構化和非結構化數據。

Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基礎上開發而成,Elasticsearch 以其簡單的 REST 風格 API、分佈式特性、速度和可擴展性而聞名,是 Elastic Stack 的核心組件。

Elastic Stack 是適用於數據採集、充實、存儲、分析和可視化的一組開源工具。人們通常將 Elastic Stack 稱為 ELK Stack(代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana),目前 Elastic Stack 包括一系列豐富的輕量型數據採集代理,這些代理統稱為 Beats,可用來向 Elasticsearch 發送數據。

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Elasticsearch 的實現原理主要分為以下幾個步驟,首先用戶將數據提交到Elasticsearch 數據中心,再通過分詞控制器去將對應的數據分詞,將其權重和分詞結果一併存入數據,當用戶搜索數據時候,再根據權重將結果排名,打分,再將返回結果呈現給用戶。

是什麼差不多搞清楚了,再說說ES都哪些成熟的應用以及在哪些領域使用。

Elasticsearch在哪些領域使用?

  • 應用程序搜索
  • 網站搜索
  • 企業搜索
  • 日誌處理和分析
  • 基礎設施指標和容器監測
  • 應用程序性能監測
  • 地理空間數據分析和可視化
  • 安全分析
  • 業務分析

Elasticsearch有哪些特點?

Elasticsearch 很快。 由於 Elasticsearch 是在 Lucene 基礎上構建而成的,所以在全文本搜索方面表現十分出色。Elasticsearch 同時還是一個近實時的搜索平台,這意味着從文檔索引操作到文檔變為可搜索狀態之間的延時很短,一般只有一秒。因此,Elasticsearch 非常適用於對時間有嚴苛要求的用例,例如安全分析和基礎設施監測。

Elasticsearch 具有分佈式的本質特徵。 Elasticsearch 中存儲的文檔分佈在不同的容器中,這些容器稱為分片,可以進行複製以提供數據冗餘副本,以防發生硬件故障。Elasticsearch 的分佈式特性使得它可以擴展至數百台(甚至數千台)服務器,並處理 PB 量級的數據。

Elasticsearch 包含一系列廣泛的功能。 除了速度、可擴展性和彈性等優勢以外,Elasticsearch 還有大量強大的內置功能(例如數據匯總和索引生命周期管理),可以方便用戶更加高效地存儲和搜索數據。

Elastic Stack 簡化了數據採集、可視化和報告過程。 通過與 Beats 和 Logstash 進行集成,用戶能夠在向 Elasticsearch 中索引數據之前輕鬆地處理數據。同時,Kibana 不僅可針對 Elasticsearch 數據提供實時可視化,同時還提供 UI 以便用戶快速訪問應用程序性能監測 (APM)、日誌和基礎設施指標等數據。

學習Elasticsearch能提高哪些競爭力?

看到Elasticsearch在這麼多的領域在使用,特點也這麼明顯。看到這裏估計都不用在說什麼核心競爭力,你已經意識到了。

Elastic 於 2018 年 6 月 29 日正式推出 Elastic Certified Engineer 認證考試,認證通過可以獲得官方頒發的證書和徽章,title就是 Elastic認證工程師

具體認證的細節和含金量,沒有具體研究過,但是可以很明顯的感受到官方出了這樣一個認證,表明社會需要大量這樣的人才,而這方面人才的培養和考核指標還欠缺。

有沒有必要一定要考這個認證?

個人覺得,和英語四六級一樣,通過了再說沒用。

如果你是學生,可以考慮去考一個認證,因為你很難有業務場景驅使你去做這方面的成長,認證一定是有難度的,一個一個的困難會驅使你成長,最終這個認證也會成為招聘時一個非常大的亮點。

這個認證會有哪些幫助?

  • 對於快速的構建知識體系幫助。

  • 對於全面的熟悉官方文檔幫助。

  • 對於實戰解決線上問題幫助。(遇到了相關技術問題基本上不需要再求助於社區,80%以上的問題自己基本就能解決。)

  • 對於增強信心、克服英文恐懼幫助。

Elasticsearch 支持哪些編程語言?

  • Java
  • JavaScript (Node.js)
  • Go
  • .NET (C#)
  • PHP
  • Perl
  • Python
  • Ruby

哪裡可以找到有關 Elasticsearch 的更多信息?

  • Elasticsearch GitHub 存儲庫:https://github.com/elastic
  • Elasticsearch 官方文檔:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
  • Elasticsearch中文社區:https://elasticsearch.cn

我是龍叔,一個分享互聯網技術和心路歷程的star。

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和付費網盤說再見,跟着本文自己起個網盤(Java 開源項目)_租車

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本文適合有 Java 基礎知識的人群,跟着本文可學習和運行 Java 網盤項目。

本文作者:HelloGitHub-秦人

HelloGitHub 推出的《講解開源項目》系列。

今天給大家帶來一款開源 Java 版網盤項目—— kiftd-source,本文將用 3 分鐘帶大家搭建一個個人網盤,技術便利生活,你值得擁有~

項目地址:https://github.com/KOHGYLW/kiftd-source

一、項目介紹

kiftd 是一款開源、使用簡單、功能完整的 Java 網盤/雲盤系統。支持在線視頻播放、文檔在線預覽、音樂播放、圖片查看等功能的文件雲存儲平台。

技術棧

  • JDK 版本:1.8.0_131
  • 項目管理框架:Maven(m2e 1.8.0 for Eclipse)
  • Archetype:mavem-archetype-quickstart 1.1
  • Spring Boot:SpringBoot 基於 Spring 開發,旨在提高微服務的開發效率。
  • MyBatis:一款優秀的持久層框架,它支持自定義 SQL、存儲過程以及高級映射。
  • H2 DB:一款開源的嵌入式數據庫引擎,採用 Java 語言編寫,不受平台的限制。

二、網盤搭建

2.1 Windows 環境運行

2.1.1 下載安裝包

直接從官網下載最新的安裝包,安裝地址:https://kohgylw.gitee.io/

項目比較溫馨,支持三種下載方式:Github、阿里雲、Gitee 下載。如下圖:

2.1.2 檢查配置

這裏主要檢查一下本地 JDK 是否已安裝,在命令行窗口執行 java -version 查看 Java 版本。如下所示表示已安裝,就可以進行下一步操作。

java version "1.8.0_181"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_181-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.181-b13, mixed mode)

2.1.3 運行 jar

雙擊 kiftd-1.0.29-RELEASE.jar,或者在命令行執行 java -jar kiftd-1.0.29-RELEASE.jar 命令都運行可以jar 文件,會彈出安裝的界面,如下圖:

這個界面的這幾個按鈕說明一下:

  • 開啟(Start):運行網盤服務,初次啟動的端口默認是 8080
  • 文件(Files):這個按鈕菜單中主要有網盤文件導入,導出,刪除,刷新功能。
  • 設置(Setting):設置功能主要可以設置網盤的服務端口,網盤的物理存儲路徑等信息。
  • 退出(Exit):關閉網盤系統。

點擊 開啟(Start) 按鈕即可運行網盤,這裏我設置的端口是 8090,在瀏覽器訪問: localhost:8090,運行效果如下圖:

項目是運行了,發現一個問題無法上傳文件?因為我們忘了登錄這個操作。點擊系統 登錄按鈕,填入賬號和密碼即可登錄。那麼登錄密碼在哪裡呢?這裏我直接告訴大家,用戶信息在 conf/account.properties,文件內容如下:

#<This is the default kiftd account setting file. >
#Sun May 10 21:56:28 CST 2020
admin.pwd=000000  #用戶名.密碼=000000
authOverall=l
admin.auth=cudrm
  • 用戶名:admin
  • 密碼:000000

這樣登錄之後就可以使用網盤的所有功能了。

2.2 Linux 環境運行

2.2.1 安裝 Screen 工具

Screen 工具能夠虛擬出一個終端並執行相應的操作。因為本篇所講的網盤需要一個終端。執行如下命令安裝 Screen

yum install screen

2.2.2 Screen 常用命令

screen -S myScreen #創建虛擬終端
java -jar kiftd-1.0.29-RELEASE.jar -console #在虛擬終端中以命令模式啟動 kiftd
screen -r myScreen #返回之前的虛擬終端並繼續操作 kiftd。

2.2.3 命令行操作

Linux 環境上使用 console 模式啟動的效果是這樣的:

※廣告預算用在刀口上,台北網頁設計公司幫您達到更多曝光效益

有別於一般網頁架設公司,除了模組化的架站軟體,我們的營業主軸還包含:資料庫程式開發、網站建置、網頁設計、電子商務專案開發、系統整合、APP設計建置、專業網路行銷。

命令行輸入 -start 即可運行項目。例如輸入 -files 控制台显示是這樣的:

其實和 Windows 上一樣,包括文件導入,導出,刪除功能,多了幾個命令是查看文件,切換目錄等功能。

三、開發環境運行

3.1 下載項目

兩種方式下載項目,使用 GitBash 下載項目:

git clone https://github.com/KOHGYLW/kiftd-source.git

另外一種方式直接下載 zip 壓縮包,如下圖:

3.2 運行

打開 kohgylw.kiftd.mc.MC 類,進行測試運行。注意:本文使用 Eclipse 工具打開。

3.3 閱讀代碼

3.3.1 前台請求

就以創建目錄這個功能為例。我們先看前端功能。點擊“操作”->“新建文件夾”,填寫文件夾名稱,點擊保存如下圖:

我們知道前台 新建文件夾 功能調用的後台接口是 newFolder.ajax

3.3.2 後端接口
通過前台請求可知調用的後台接口為 homeController/newFolder.ajax。打開代碼實現,我們會看到下面這個方法。

public String newFolder(final HttpServletRequest request) {
		
        ...
        //參數校驗的部分代碼已省略
		Folder f = new Folder();
		f.setFolderId(UUID.randomUUID().toString());
		f.setFolderName(folderName);
		f.setFolderCreationDate(ServerTimeUtil.accurateToDay());
		if (account != null) {
			f.setFolderCreator(account);
		} else {
			f.setFolderCreator("匿名用戶");
		}
		f.setFolderParent(parentId);
		int i = 0;
		while (true) {
			try {
                // 數據庫插入新建文件夾的數據
				final int r = this.fm.insertNewFolder(f);
				if (r > 0) {
					if (fu.isValidFolder(f)) {
						this.lu.writeCreateFolderEvent(request, f);
						return "createFolderSuccess";
					} else {
						return "cannotCreateFolder";
					}
				}
				break;
			} catch (Exception e) {
				f.setFolderId(UUID.randomUUID().toString());
				i++;
			}
			if (i >= 10) {
				break;
			}
		}
		return "cannotCreateFolder";
	}

四、功能說明

4.1 上傳

  1. 點擊 操作,可以上傳文件和上傳文件夾,如下圖:

  2. 將本地需要上傳的文件,拖拽網盤頁面也可以上傳此文件。

4.2 視頻/音頻播放

  1. 上傳視頻到網盤,網盤也支持在線視頻播放,效果如下圖:

  2. 上傳音頻,例如我最喜歡 周杰倫 的歌曲,可以在線播放了。

4.3 快捷鍵使用

網盤還對一些常用功能添加了快捷鍵。功能和快捷鍵參照如下:

功能 快捷鍵
上傳文件夾 Shift +U
上傳文件 Shift +F
新建文件 Shift +N
複製 Shift +C
剪切 Shift +X
刪除 Shift +D

4.4 配置文件修改

配置文件在項目 conf 目錄,包括兩個配置文件:

  • account.properties:配置賬號信息,權限信息
  • server.properties:服務器的配置文件,可配置服務器端口,緩衝文件大小等

4.5 在線預覽

網盤支持文檔 txtpdfdocxppt 在線預覽功能,支持圖片的在線預覽。圖片預覽效果如下:

pdf 文件預覽效果如下:

4.6 分享下載鏈接

網盤也考慮文件的分享,它可以生成下載鏈接,瀏覽器訪問下載鏈接就可以直接下載文件。選擇需要下載的文件,點擊 下載 按鈕,選擇 下載鏈接+,既可以生成文件下載鏈接。如下圖:

五、最後

教程至此已經結束,你自己的網盤跑起來了嗎?網盤是不是還不錯?而且搭建也特別簡單。一些重要的東西就可以存放到自己的網盤啦!說到底,編程語言只是工具,我們只要很好的使用工具,再加上自己天馬行空的思想,我想會創造出更多不可思議的項目。

Java 語言為什麼經久不衰,因為它能做的事情太多了,而且生態也特別豐富。如果你也有興趣那就加入 Javaer 開發者的大家庭吧!開源分享讓我們彼此認識,有了開源項目讓我們看到編程語言的絢麗多彩。

教程至此,你應該也能快速運行個人網盤了。編程是不是也特別有意思呢?先下載安裝包給自己部署一套網盤系統吧。對源碼感興趣的朋友可以開始學習項目源碼了~

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目錄

  • Mybatis基本認識
    • 動態代理
      • JDK實現
      • CGLIB動態代理
      • 總結
    • 反射
  • Configuration對象作用
  • 映射器結構
  • sqlsession執行流程(源碼跟蹤)
    • Executor
    • StatementHandler
    • 結果處理器(ResultSetHandler)
    • 總結
  • 主題

mybatis運行分為兩部分,第一部分讀取配置文件緩存到Configuration對象中。用以創建SqlSessionFactory,第二部分是SqlSession的執行過程。

Mybatis基本認識

動態代理

  • 之前我們知道Mapper僅僅是一個接口,而不是一個邏輯實現類。但是在Java中接口是無法執行邏輯的。這裏Mybatis就是通過動態代理實現的。關於動態代理我們常用的有Jdk動態代理和cglib動態代理。兩種卻別這裏不做贅述。關於CGLIB代理在框架中使用的比較多。

  • 關於動態代理就是所有的請求有一個入口,由這個入口進行分發。在開發領域的一個用途就是【負載均衡】

  • 關於Mybatis的動態代理是使用了兩種的結合。

  • 下面看看JDK和cglib兩種實現

JDK實現

  • 首先我們需要提供一個接口 , 這個接口是對我們程序員的一個抽象。 擁有編碼和改BUG的本領

public interface Developer {

    /**
     * 編碼
     */
    void code();

    /**
     * 解決問題
     */
    void debug();
}

  • 關於這兩種本領每個人處理方式不同。這裏我們需要一個具體的實例對象

public class JavaDeveloper implements Developer {
    @Override
    public void code() {
        System.out.println("java code");
    }

    @Override
    public void debug() {
        System.out.println("java debug");
    }
}

  • 我們傳統的調用方式是通過java提供的new 機制創造一個JavaDeveloper對象出來。而通過動態代理是通過java.lang.reflect.Proxy對象創建對象調用實際方法的。

  • 通過newProxyInstance方法獲取接口對象的。而這個方法需要三個參數
    ClassLoader loader : 通過實際接口實例對象獲取ClassLoader
    Class<?>[] interfaces : 我們抽象的接口
    InvocationHandler h : 對我們接口對象方法的調用。在調用節點我們可以進行我們的業務攔截


JavaDeveloper jDeveloper = new JavaDeveloper();
Developer developer = (Developer) Proxy.newProxyInstance(jDeveloper.getClass().getClassLoader(), jDeveloper.getClass().getInterfaces(), (proxy, method, params) -> {
    if (method.getName().equals("code")) {
        System.out.println("我是一個特殊的人,code之前先分析問題");
        return method.invoke(jDeveloper, params);
    }
    if (method.getName().equals("debug")) {
        System.out.println("我沒有bug");

    }
    return null;
});
developer.code();
developer.debug();

CGLIB動態代理

  • cglib動態代理優點在於他不需要我們提前準備接口。他代理的實際的對象。這對於我們開發來說就很方便了。

public class HelloService {
    public HelloService() {
        System.out.println("HelloService構造");
    }

    final public String sayHello(String name) {
        System.out.println("HelloService:sayOthers>>"+name);
        return null;
    }

    public void sayHello() {
        System.out.println("HelloService:sayHello");
    }
}

  • 下面我們只需要實現cglib提供的MethodInterceptor接口,在初始化設置cglib的時候加載這個實例化對象就可以了

public class MyMethodInterceptor implements MethodInterceptor {

    @Override
    public Object intercept(Object o, Method method, Object[] objects, MethodProxy methodProxy) throws Throwable {
        System.out.println("======插入前置通知======");
        Object object = methodProxy.invokeSuper(o, objects);
        System.out.println("======插入後者通知======");
        return object;
    }
}

  • 下面我們就來初始化設置cglib

public static void main(String[] args) {
    //代理類class文件存入本地磁盤方便我們反編譯查看源代碼
    System.setProperty(DebuggingClassWriter.DEBUG_LOCATION_PROPERTY, "/root/code");
    //通過CGLIB動態代理獲取代理對象過程
    Enhancer enhancer = new Enhancer();
    //設置enhancer對象的父類
    enhancer.setSuperclass(HelloService.class);
    // 設置enhancer的回調對象
    enhancer.setCallback(new MyMethodInterceptor());
    //創建代理對象
    HelloService helloService = (HelloService) enhancer.create();
    //通過代理對象調用目標方法
    helloService.sayHello();
}

  • 仔細看看cglib和spring的aop特別像。針對切點進行切面攔截控制。

總結

  • 通過對比兩種動態代理我們很容易發現,mybatis就是通過JDK代理實現Mapper調用的。我們Mapper接口實現通過代理到xml中對應的sql執行邏輯

反射

  • 相信有一定經驗的Java工程師都對反射或多或少有一定了解。其實從思想上看不慣哪種語言都是有反射的機制的。
  • 通過反射我們就擺脫了對象的限制我們調用方法不再需要通過對象調用了。可以通過Class對象獲取方法對象。從而通過invoke方法進行方法的調用了。

Configuration對象作用

  • Configuration對象存儲了所有Mybatis的配置。主要初始化一下參數
    • properties
    • settings
    • typeAliases
    • typeHandler
    • ObjectFactory
    • plugins
    • environment
    • DatabaseIdProvider
    • Mapper映射器

映射器結構

  • BoundSql提供三個主要的屬性 parameterMappings 、parameterObject、sql

  • parameterObject參數本身。我們可以傳遞java基本類型、POJO、Map或者@Param標註的參數。

  • 當我們傳遞的是java基本類型mybatis會轉換成對應的包裝對象 int -> Integer

  • 如果我們傳遞POJO、Map。就是對象本身

  • 我們傳遞多個參數且沒有@Param指定變量名則parameterObject 類似
    {“1″:p1,”2″:p2,”param1″:p1,”param2”:p2}

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  • 我們傳遞多個參數且@Param指定變量名 則parameterObject類似
    {“key1″:p1,”key2″:p2,”param1″:p1,”param2”:p2}

  • parameterMapping 是記錄屬性、名稱、表達式、javaType,jdbcType、typeHandler這些信息

  • sql 屬性就是我們映射器中的一條sql. 正常我們在常見中對sql進行校驗。正常不需要修改sql。

sqlsession執行流程(源碼跟蹤)

  • 首先我們看看我們平時開發的Mapper接口是如何動態代理的。這就需要提到MapperProxyFactory這個類了。該類中的newInstance方法

protected T newInstance(MapperProxy<T> mapperProxy) {
    return (T) Proxy.newProxyInstance(mapperInterface.getClassLoader(), new Class[] { mapperInterface }, mapperProxy);
  }

  • 通過上滿代碼及上述對jdk動態代理的表述。我們可以知道mapperProxy是我們代理的重點。
  • MapperProxy是InvocationHandler的實現類。他重寫的invoke方法就是代理對象執行的方法入口。

@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
try {
    if (Object.class.equals(method.getDeclaringClass())) {
    return method.invoke(this, args);
    } else if (isDefaultMethod(method)) {
    return invokeDefaultMethod(proxy, method, args);
    }
} catch (Throwable t) {
    throw ExceptionUtil.unwrapThrowable(t);
}
final MapperMethod mapperMethod = cachedMapperMethod(method);
return mapperMethod.execute(sqlSession, args);
}


private boolean isDefaultMethod(Method method) {
return (method.getModifiers()
    & (Modifier.ABSTRACT | Modifier.PUBLIC | Modifier.STATIC)) == Modifier.PUBLIC
    && method.getDeclaringClass().isInterface();
}

  • 通過源碼發現。invoke內部首先判斷對象是否是類 。 通過打斷點發現最終會走到cacheMapperMethod這個方法去創建MapperMethod對象。
  • 繼續查看MapperMethod中execute方法我們可以了解到內部實現其實是一個命令行模式開發。通過判斷命令從而執行不同的語句。判斷到具體執行語句然後將參數傳遞給sqlsession進行sql調用並獲取結果。到了sqlsession就和正常jdbc開發sql進行關聯了。sqlsession中ExecutorStatementHandlerParameterHandlerResulthandler四大天王

Executor

  • 顧名思義他就是一個執行器。將java提供的sql提交到數據庫。Mybatis提供了三種執行器。

  • Configuration.classnewExecutor源碼

  • 根據uml我們不難看出mybatis中提供了三類執行器分別SimpleExecutor、ReuseExecutor、BatchExecutor

public SqlSession openSession() {
  return openSessionFromDataSource(configuration.getDefaultExecutorType(), null, false);
}

private SqlSession openSessionFromDataSource(ExecutorType execType, TransactionIsolationLevel level, boolean autoCommit) {
    Transaction tx = null;
    try {
      // 得到configuration 中的environment
      final Environment environment = configuration.getEnvironment();
      // 得到configuration 中的事務工廠
      final TransactionFactory transactionFactory = getTransactionFactoryFromEnvironment(environment);
      tx = transactionFactory.newTransaction(environment.getDataSource(), level, autoCommit);
      // 獲取執行器
      final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType);
      // 返回默認的SqlSession
      return new DefaultSqlSession(configuration, executor, autoCommit);
    } catch (Exception e) {
      closeTransaction(tx); // may have fetched a connection so lets call close()
      throw ExceptionFactory.wrapException("Error opening session.  Cause: " + e, e);
    } finally {
      ErrorContext.instance().reset();
    }
  }

  • 通過上述源碼我們知道在sqlsession獲取一個數據庫session對象時我們或根據我們的settings配置加載一個Executor對象。在settings中配置也很簡單

<settings>
<!--取值範圍 SIMPLE, REUSE, BATCH -->
	<setting name="defaultExecutorType" value="SIMPLE"/>
</settings>

  • 我們也可以通過java代碼設置

factory.openSession(ExecutorType.BATCH);

StatementHandler

  • 顧名思義,StatementHandler就是專門處理數據庫回話的。這個對象的創建還是在Configuration中管理的。

public StatementHandler newStatementHandler(Executor executor, MappedStatement mappedStatement, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql) {
    StatementHandler statementHandler = new RoutingStatementHandler(executor, mappedStatement, parameterObject, rowBounds, resultHandler, boundSql);
    statementHandler = (StatementHandler) interceptorChain.pluginAll(statementHandler);
    return statementHandler;
  }

  • 很明顯Mybatis中StatementHandler使用的是RoutingStatementHandler這個class
  • 關於StatementHandler和RoutingStatementHandler之間的關係我們通過源碼可以看出這裏和Executor一樣都是適配器模式。採用這種模式的好處是方便我們對這些對象進行代理。這裏讀者可以猜測一下是使用了哪種動態代理。給點提示 這裏使用了接口哦

  • 在查看BaseStatementHandler結構我們會發現和Executor一模一樣。同樣的Mybatis在構造RoutingStatementHandler的時候會根據setting中配置來加載不同的具體子類。這些子類都是繼承了BaseStatementHandler.

  • 前一節我們跟蹤了Executor。 我們知道Mybatis默認的是SimpleExecutor。 StatementHandler我們跟蹤了Mybaits默認的是PrePareStatementHandler。在SimpleExecutor執行查詢的源碼如下

  • 我們發現在executor查詢錢會先讓statementHandler構建一個Statement對象。最終就是StatementHandler中prepare方法。這個方法在抽象類BaseStatmentHandler中已經封裝好了。
  • 這個方法的邏輯是初始化statement和設置連接超時等一些輔助作用
  • 然後就是設置一些參數等設置。最後就走到了執行器executor的doquery
  • PrepareStatement在我們jdbc開發時是常見的一個類 。 這個方法執行execute前我們需要設置sql語句,設置參數進行編譯。這一系列步驟就是剛才我們說的流程也是PrepareStatementHandler.prepareStatement幫我們做的事情。那麼剩下的我們也很容易想到就是我們對數據結果的封裝。正如代碼所示下馬就是resultSetHandler幫我們做事情了。

結果處理器(ResultSetHandler)


@Override
  public List<Object> handleResultSets(Statement stmt) throws SQLException {
    ErrorContext.instance().activity("handling results").object(mappedStatement.getId());

    final List<Object> multipleResults = new ArrayList<>();

    int resultSetCount = 0;
    ResultSetWrapper rsw = getFirstResultSet(stmt);

    List<ResultMap> resultMaps = mappedStatement.getResultMaps();
    int resultMapCount = resultMaps.size();
    validateResultMapsCount(rsw, resultMapCount);
    while (rsw != null && resultMapCount > resultSetCount) {
      ResultMap resultMap = resultMaps.get(resultSetCount);
      handleResultSet(rsw, resultMap, multipleResults, null);
      rsw = getNextResultSet(stmt);
      cleanUpAfterHandlingResultSet();
      resultSetCount++;
    }

    String[] resultSets = mappedStatement.getResultSets();
    if (resultSets != null) {
      while (rsw != null && resultSetCount < resultSets.length) {
        ResultMapping parentMapping = nextResultMaps.get(resultSets[resultSetCount]);
        if (parentMapping != null) {
          String nestedResultMapId = parentMapping.getNestedResultMapId();
          ResultMap resultMap = configuration.getResultMap(nestedResultMapId);
          handleResultSet(rsw, resultMap, null, parentMapping);
        }
        rsw = getNextResultSet(stmt);
        cleanUpAfterHandlingResultSet();
        resultSetCount++;
      }
    }

    return collapseSingleResultList(multipleResults);
  }

  • 這個方法我們可以導出來是結果xml中標籤配置對結果的一個封裝。

總結

  • SqlSession在一個查詢開啟的時候會先通過CacheExecutor查詢緩存。擊穿緩存後會通過BaseExector子類的SimpleExecutor創建StatementHandler。PrepareStatementHandler會基於PrepareStament執行數據庫操作。並針對返回結果通過ResultSetHandler返回結果數據

主題

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國外網友結合二手健身車與任天堂健身環等設備,組出了一台可以邊運動邊玩「瑪利歐賽車」的鍛鍊神器_貨運

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宇安交通關係企業,自成立迄今,即秉持著「以誠待人」、「以實處事」的企業信念

瑪利歐賽車是任天堂旗下的人氣遊戲,很多玩家喜歡它豐富的賽道設計,每場比賽中隨機刷出的道具更是給賽事增添不少勝負變數。小到香蕉皮,大到無敵星星,各種道具不但促進了瑪利歐賽車系列的大賣,也不知道撕破了多少人之間的友誼。今天不是要告訴大家瑪利歐賽車的必勝方法。而是介紹一個玩膩《健身環大冒險》,於是用一點小工具跟改裝技巧,土砲出了健身環版瑪利歐賽車專用套件的神人。用這個套件玩《瑪車》未必能讓你百戰百勝,但能讓你邊玩邊消耗熱量,甚至達到健身減重的效果:

▲(圖片翻攝自 Youtube 影片)

瑪利歐賽車系列遊戲打從超任時代就開始風靡許多大小朋友,這系列遊戲有多好玩自然不需要筆者多做介紹。歷經數年演變,畫面也從 2D、3D 到現在高畫質畫面,稱得上是任天堂的一大台柱。很多人購買 Switch 主機以後,往往也會順便來一片《瑪利歐賽車 8 Deluxe》來跟家人朋友同樂,是一款相當適合多人競技的遊戲。

有了健身環,瑪利歐賽車也可以拿來運動

在任天堂推出 Wii 主機以後,體感控制就成為許多新遊戲開創新玩法的靈感來源。從 Wii 推出的時代就有許多運動或競技相關的遊戲採用了體感操控。像是 2006 年推出的 Wii Sport、2007 年的 Wii Fit、2019 對應新主機 Switch 推出的健身環與健身環大冒險遊戲,這些遊戲都顯示運動類遊戲成為任天堂開創新玩法的重要領域。不過,這些遊戲通常都有個缺點,就是綁定的某些套件,例如健身環大冒險之於任天堂健身環。這些套件通常也無法對應到其他遊戲的玩法上。於是一位玩家就跳出來替任天堂健身環進行了一點小小的改造,搭配一台二手健身車,組合成讓人一邊運動一邊玩瑪利歐賽車的新套件「Labo Fit Adventure Kart」:

▲健身環、手把跟改裝過的二手健身車,組成了這個奇妙的健身套件(圖片翻攝自 Youtube 影片)

這套或可取名為「Labo 健身賽車冒險」的套件組合了一個健身環,一個 Switch 手把和一台二手健身車。主要的邏輯是讓健身環、健身車的操控能夠對應到 Switch 手把按鍵上,才能利用這組套件來進行有系。這位名為「Mike Choi(@mechachoi)」的國外網友就利用了自製的裝置「TAPBO」來成為溝通這些裝備的橋樑,最後讓這些裝置能成為玩家的手與腳。一邊進行著遊戲的同時,一邊還可以鍛鍊身體。既能避免沉迷遊戲,還能夠減少身上贅肉,一舉兩得:

▲TAPBO套件主要用處就是接收訊號以控制手把(圖片翻攝自 Youtube 影片)

Mike Choi 網友透過瑪利歐賽車這個遊戲做為示範,來展示自己組裝起來的「Labo Fit Adventure Kart」。簡單的說,使用者必須腳踏健身車來讓遊戲中的卡丁車加速。利用健身環做為虛擬的方向盤轉動卡丁車的前輪。至於瑪利歐賽車中重要的道具發射功能,則是透過擠壓健身環來達成。這些動作說明起來很簡單。但要一邊運動一邊在遊戲中進行排位的攻防,並不是一件簡單的事。若真能靠這個方式成為瑪利歐賽車大師,想必體脂率也大幅降低了不少:

▲作者在自己的推特上宣傳自作套件,吸引不少網友轉推(圖片翻攝自 Twitter 網頁)

▲一邊騎車讓卡丁車加速,一邊控制方向盤(健身環),一邊還得透過擠壓健身環放道具(圖片翻攝自 Youtube 影片)

※評比南投搬家公司費用收費行情懶人包大公開

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Mike Choi 網友也在自己的套件介紹影片中說明了製造流程。就概念來說相信有點電機底子的人都不會覺得太難,只是難在要用這個方式真的在遊戲中跟親友競爭,取勝的機率相對低落的多。Mike Choi 網友甚至還試著玩了一下另一款任天堂的旗下大作「任天堂明星大亂鬥特別版」,從影片中看起來的確不是普通的累。對於有心想健身或減肥的人,藉著遊戲持之以恆的話,說不定真的能有所成效也說不定:

▲連大亂鬥也支援,不過這樣玩直的很累(圖片翻攝自 Youtube 影片)

▲可惜的是他這套純手工健身器材尚未販售,不過這個點子應該會吸引健身器材大廠或是任天堂尋求合作才是(圖片翻攝自 Youtube 影片)

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▲圖片來源:WHYLAB(微博)

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